Полная версия

Главная arrow БЖД arrow Мониторинг, моделирование и прогнозирование опасных природных явлений и чрезвычайных ситуаций -

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>

Информационные модели мониторинга циклических чрезвычайных ситуаций

В.В. Ничепорчук

ФГБУН Институт вычислительного моделирования СО РАН

Широкий спектр чрезвычайных ситуаций (ЧС), рискам которых подвержены территории Сибири, обуславливает комплексность задач оперативного мониторинга обстановки. Особенно актуальны вопросы предупреждения циклических ЧС природного и техногенного характера (весенние паводки, природные пожары и аварии систем ЖКХ), поскольку их возникновение, как правило, сопровождается большими размерами вреда.

Для решения задач информационной поддержки управления мероприятиями по предупреждению и ликвидации ЧС в 2011 году создан Территориальный центр мониторинга и прогнозирования Красноярского края (ТЦМП ЧС).В настоящее время ТЦМП ЧС использует большое количество программных систем различной степени сложности. При этом часть функций сбора и обработки данных дублируется, а ряд угроз природного и техногенного характера «выпадает» из сферы контроля.

Определение направлений модернизации и повышения эффективности системы комплексного мониторинга возможно путём анализа процессов деятельности (в частности, информационной поддержки управления) для всей системы обеспечения природно-техногенной безопасности региона. Простым и достаточно результативным инструментом формализации предметной области являются информационные модели, позволяющие наглядно представить комплекс входных и выходных данных, процессов их обработки, необходимых для этого ресурсов, требований и ограничений.

В статье представлен метод формализации функциональных задач оперативного комплексного мониторинга в виде информационных моделей. Комплекс моделей использован для проектирования и модернизации информационно-аналитических систем обработки данных наблюдения и контроля состояния окружающей среды и объектов техносферы.

Определим информационную модель как представление характеристик объектов и отношений, ограничений, правил и операций, предназначенное для описания проблемной области. Нотации модели могут использоваться всеми специалистами, работающими с этим области, независимо от их конкретных задач. Формализованное описание модели является необходимым условием автоматизации и компьютерной обработки [1].

Процесс формализации задач мониторинга и прогнозирования циклических ЧС природного и техногенного характера реализован в три этапа: построение концептуальной модели для каждого типа контролируемых ЧС, разработка структурной и функциональной моделей.

Пример концептуальной модели обработки информации для ЧС, обусловленных весенними паводками, представлен на рисунке 1.

Puc.l. - Формализация процессов управления безопасностью для обеспечения безопасности территорий при весенних паводках

Концептуальная модель определяет способы решения функциональных задач контроля обстановки и предупреждения ЧС, необходимые для этого информационные ресурсы и технологии. Формализовано взаимодействие элементов системы, их характеристики, выполнена классификация элементов с обоснованием признаков. В модели перечислены процессы, протекающие в системе, причинно-следственные связи, присущие системе и существенные для достижения цели моделирования. Здесь концептуальная модель представляется в виде так называемых интеллект-карт, позволяющих структурировать большие объёмы информации в различных областях [2-3]. В отличие от онтологий интеллект-карты не содержат жёстких требований формализации, просты в разработке и интуитивно понятны. В интеллект-карте «Паводки» описаны задачи для различных режимов функционирования, состав входных и выходных потоков, классификация источников данных, используемые аналитические и имитационные модели и др.

Для разработки интеллект-карты использована программная системы Mind Manager Mindjet, имеющая мощный графический и аналитический инструментарий [4]. В качестве дополнительных анализируемых объектов в модель можно добавить другие сущности (оценки степени автоматизации функциональных задач оперативного мониторинга, состав отдельных подсистем и порядок их взаимодействия, условия расширения области применения информационно-аналитических систем и состава пользователей). Возможность расстановки в Mind Manager Mindjet логических связей между объектами нижнего уровня, например процессами и формами представления выходных данных, позволяет проиллюстрировать дополнительные характеристики объектов исследования. Это немного усложняет общее представление результатов анализа предметной области, однако полученный сетевой граф проще преобразовать в функциональную модель системы.

Концептуальная модель, объединяющая в единое целое задачи, способы их решения и необходимые ресурсы, может использоваться не только при проектировании и модернизации автоматизированных систем, но и для иллюстрации результатов анализа существующей деятельности. Например, при разработке моделей для циклических ЧС выявлении дефицит данных и средств моделирования для динамики действия опасных факторов ЧС и краткосрочного прогнозирования ситуации. В тоже время, ТЦМП ЧС занимается сбором данных, не являющихся характеристиками природно-техногенной безопасности региона.

Структурная модель разработана на основе анализа доступных информационных ресурсов и порядка их актуализации. Модель описывает в стандартных нотациях структуру и содержание семантических и пространственных данных. Кроме того, выделяются сущности, необходимые для формализации данных (справочники и классификаторы). Логические связи модели показывают:

  • • иерархию справочников и классификаторов;
  • • примерный состав аналитических моделей и представлений данных;
  • • способы интеграции данных о расположении объектов и топографической основы для построения картограмм и динамических карт обстановки.

Функциональная модель представляет собой перечень алгоритмов и формализованных схем процессов. Наиболее удобные формы представления - нотации IDEFX, ARIS, UML. Разработке функциональной модели автоматизированной системы предшествует формализация собственно процессов управления мероприятиями по предупреждению и ликвидации ЧС, определение характеристик необходимых для этого информационных потоков. Уровень детализации бизнес-процессов и количество диаграмм определяются сложностью функциональных задач и используемых моделей.

Большое количество видов природных и техногенных ЧС, уникальность объектов и территорий Красноярского края затрудняют разработку типовых сценариев действий в различных ситуациях. Некоторого упрощения задачи можно добиться путём предварительной оценки рисков возникновения ЧС для групп территорий с использованием экспертных оценок, математических и аналитических моделей.

Описание структурной и функциональной моделей более строгое, чем концептуальной, разрабатываемой на начальном этапе анализа проблемной области. Модели представляют собой второй уровень проектирования, детализируя состав и логические связи информационных ресурсов (семантических, пространственных данных, способов их представления), а также процессы обработки информации, включающие сбор, анализ и визуализацию.

Применительно к информационным моделям для конкретных циклических ЧС получены следующие результаты.

Процесс построения концептуальных моделей информационной поддержки управления в циклических ЧС содержит следующие этапы:

  • • проведение идентификация опасностей (аналогично задаче оценки рисков [5]);
  • • определение реципиентов риска (территорий, объектов, населённых пунктов);
  • • формирование перечня доступных измеряемых показателей;
  • • разработка аналитических моделей оценки угроз, включающих экспертное обоснование опасных и критических значений параметров, необходимых для реализации технологии автоматической индикации;
  • • анализ потоков входных данных (источников информации, структуры, объёма, регламента обновления).
  • • анализ выходных данных (формы представления, степень автоматической обработки, информационные процессы необходимые для этого);
  • • анализ доступности и возможности программной реализации методик прогнозирования.

Поскольку для ТЦМП ЧС задача прогнозирования является ключевой, опишем подробнее результаты анализа методик и походов. Можно выделить три класса метода прогнозирования вероятности возникновения и масштабов экстремального события (по возрастанию сложности):

  • 1. автоматический подбор функции, описывающей тренд показателей и построение 1-3 прогнозных точек на основе данных предыдущих измерений;
  • 2. построение специализированных аналитических моделей для поиска зависимостей между различными наблюдаемыми показателями, аналогичного периода наблюдений и др.;
  • 3. генетический анализ опасных явлений, основанный на сложных математических моделях динамики природных и техногенных процессов, использовании больших объёмов статистических данных наблюдений.

На основе концептуальных моделей, аналогичных приведённой на рисунке 1, доработана структурная модель консолидированного хранилища данных ТЦМП ЧС в ER-нотации. В качестве комментариев к структурной модели приведено описание источников оперативных данных; частоты и объёма актуализации данных; детализации и периода наблюдений для архивных данных. Функциональная модель построена для процессов консолидации данных; методов аналитической обработки и визуализации данных.

Разработка комплексных информационных моделей для циклических ЧС (весенние паводки, природные пожары и аварии систем ЖКХ) показала возможность создания типовой информационной модели, которая может стать основой методического обеспечения информационной системе мониторинга регионального уровня. В отличие от информационных моделей процессов управления в условиях паводков, модели для природных пожаров и аварийных ситуаций систем ЖКХ имеют более простой вид. Это свидетельствует о незначительной роли органов управления МЧС России для данных типов ЧС в повседневном режиме функционирования. В случае ЧС масштаба муниципальной и выше объектами управления становятся аварийно-восстановительные формирования муниципального уровня, имеющие прямое подчинение различным министерствам и ведомствам. Органы управления МЧС России при этом решают задачи взаимодействия и координации работ по ликвидации ЧС.

Использование информационных моделей позволяет в наглядном виде представить способы решения функциональных задач обеспечения природно-техногенной безопасности, необходимые для этого методики, модели, данные и технологии. Типовых информационных моделей в области управления природно-техногенной безопасности и, в частности, оперативного мониторинга, существенно дополняет формулировки устаревшего ГОСТ [6] и может служить основой разработки требований к информационно-аналитическим системам оперативного управления.

Литература

  • 1. Новосельцев В.И, Тарасов В.Б, Голиков В.К., Дёмин Б.Е. Теоретические основы системного анализа. М.: Майор, 2006. - 592 с.
  • 2. Интеллект-карты. Тренинг эффективного мышления. Электронный ресурс < http://www.mind-map.ru>. Дата обращения 15.05.2015 г.
  • 3. Бьюзен Т. и Б. Супермышление. - 2-е изд. Мн.: ООО «Попурри», 2003. - 304 с.
  • 4. Бехтерев С. Майнд-менеджмент» Решение бизнес-задач с помощью интеллект- карт. - М.: Альпина Паблишерз, 2009. - 308 с.
  • 5. ГОСТ Р ИСО/МЭК 31010 - 2011. Менеджмент риска. Методы оценки рисков. - М.: Стандартинформ, 2012. - 74 с.
  • 6. ГОСТ Р 22.1.01-97. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Мониторинг и прогнозирование. - 1997. - 5 с.
 
<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>